Ads Data Hub를 사용하면 Google 데이터와 BigQuery에 업로드한 퍼스트 파티 데이터를 조인하는 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 사용자가 플랫폼에 참여하는 방식을 더 종합적으로 파악하고 기여 분석을 개선할 수 있습니다.
데이터는 Ads Data Hub에서 추적하는 식별자에 연결해야 합니다. 이 조인 키는 내 데이터와 Google의 데이터 간에 공유되는 속성으로 사용되며 이 키를 사용하여 두 데이터 세트를 연결할 수 있습니다. Ads Data Hub에서는 다음과 같은 키를 통해 조인할 수 있습니다.
- 재설정 가능한 기기 ID(RDID)[공급업체에는 제공되지 않음]
- 맞춤 플러드라이트 변수
- 쿠키
- LiveRamp RampID(현재 베타 버전임)
일부 조인 키는 특정 사용 사례에 더 적합할 수 있지만, 키를 선택하는 방법은 사용 사례가 아닌 데이터가 설정된 방식(앱 기반 또는 오프라인)에 따라 달라집니다. 예를 들어 고객 세분화를 위해 RDID와 쿠키를 모두 조인할 수 있지만, 차량 공유 회사와 같이 앱에서 주로 트래픽이 발생하는 광고주는 다른 곳에서 매출이 발생하는 광고주보다 RDID를 사용한 조인으로부터 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.
개괄적으로 살펴보면 사용 사례는 다양한 검색 유형 간에 동일하게 유지됩니다. 즉, 내 데이터를 Google의 데이터와 조인하면 더 중요한 광고 관련 질문에 대한 답을 얻고 더 나은 잠재고객을 구축할 수 있습니다. 하지만 각 검색 유형은 서로 다른 데이터에 액세스할 수 있고, 제한사항이 서로 다르며, 설정 및 유지보수에 서로 다른 수준의 투자가 필요합니다.
사용 가능한 조인 키의 개요
다음 개요를 통해 사용 가능한 조인 키 간의 차이점에 대해 자세히 알아보세요.
모든 Google 광고 데이터를 일치시킬 수 없을 확률이 높습니다. 일치율은 다양한 요인의 영향을 받으며 사용 사례와 클라이언트 측 설정에 따라 달라집니다. 일치율이 사용자가 기대하는 것보다 낮은 경우가 많습니다.
RDID
RDID는 휴대기기의 네이티브 앱에만 사용되는 고유 식별자입니다. 따라서 RDID 매칭은 주로 모바일 앱에서 데이터를 얻거나 모바일에 많은 수의 노출을 게재하는 광고주에게 적합합니다. RDID 매칭은 설정하는 데 최소한의 투자가 필요합니다.
맞춤 플러드라이트 변수
맞춤 플러드라이트 변수는 전환 이벤트 중에 정보를 캡처하며 플러드라이트 태그에 연결된 URL 매개변수입니다. 플러드라이트 태그는 Google Marketing Platform(GMP) 속성에만 사용되므로 매칭이 GMP ID로 제한됩니다. 맞춤 플러드라이트 변수 매칭은 설정에 약간의 투자가 필요합니다.
쿠키
쿠키 매칭은 광고주의 쿠키를 Google의 쿠키와 연결합니다. 쿠키 매칭은 설정하는 데 투자가 필요하고 데이터 이동 색인이 채워지는 데 필요한 시간이 가변적입니다.
핵심 사항: 사용자가 도메인 및 광고와 상호작용한 경우에만 쿠키 매칭을 사용할 수 있습니다.
LiveRamp RampIDs
어느 조인 키가 적합한가요?
앞서 언급했듯이 적합한 조인 키는 사용자가 플랫폼에 참여하는 방식에 따라 달라집니다. 하지만 일부 사용 사례는 특정 조인 키로 실행할 수 없습니다. 지원되는 사용 사례 테이블에서 사용 사례를 지원하는 키를 알아본 다음 필요한 데이터 유형을 결정하세요.
지원되는 사용 사례
다음 목록에는 해당 사용 사례를 실행하는 데 사용할 수 있는 퍼스트 파티 데이터와 사용 사례가 함께 나와 있습니다. 이 목록에 모든 사용 사례가 포함되어 있지는 않습니다. 또한 앞서 언급했듯이 많은 사용 사례는 어느 조인 키로나 실행할 수 있습니다. (일부 사용 사례는 특정 플랫폼이나 기기 유형에만 해당하지만 특정 조인 키에 더 적합할 수도 있습니다.)
| 사용 사례 | 터치 포인트(모바일, 웹, 소셜) | 고객 세그먼트 데이터(관심분야 카테고리) | 전환 데이터(거래, 오프라인 전환) |
|---|---|---|---|
| 캠페인 상승도. A/B 테스트를 사용하여 광고 또는 캠페인이 전환에 미치는 영향을 측정합니다. | |||
| 모바일 YouTube 실적. 모바일의 앱에서 발생하는 YouTube 노출을 추적합니다. | |||
| 인앱 전환. 앱에서 발생하는 전환수를 측정합니다. | |||
| 구매 내역을 캠페인 실행 후 데이터에 조인. 구매 내역의 맥락을 파악하면서 캠페인의 효과를 검토합니다. | |||
| 고객 세분화. Google 광고 데이터로 추적하는 차별화 요인을 조인하여 잠재고객을 개선하고 측정합니다. | |||
| 장바구니 이탈자 타겟팅. '장바구니에 추가' 유형의 전환 이벤트를 사용하여 장바구니 이탈자 잠재고객을 구축합니다. | |||
| 원격 분석. 탐색, 비전환 등 앱을 사용하여 추적하는 액션을 기반으로 잠재고객을 강화하고 유용한 정보를 수집합니다. | |||
| 전환 가치 측정항목을 사용하여 타겟팅. 전환의 이전 가치를 기반으로 잠재고객을 구축합니다. |
설정
구체적인 구현 세부정보는 검색 유형마다 다릅니다. 일반적으로 다음과 같이 해야 합니다.
- BigQuery에 데이터 업로드
- Ads Data Hub 서비스 계정에 해당 데이터 세트에 대한 읽기 액세스 권한을 부여하고 결과가 포함된 테이블에 대한 쓰기 액세스 권한 부여
하지만 LiveRamp와 쿠키 매칭 모두 이 두 단계 외에 추가 설정이 필요합니다.
데이터 업로드
BigQuery의 하나 이상의 데이터 세트(예: YourData)에 데이터를 업로드합니다. Google 데이터와 내 데이터 간 조인의 출력을 위한 다른 데이터 세트를 만듭니다(예: OutputData).
Ads Data Hub 서비스 계정에 권한 부여
Ads Data Hub 서비스 계정에 사용하려는 업로드 데이터가 포함된 모든 데이터 세트에 대한 'BigQuery 데이터 뷰어'(roles/bigquery.dataViewer) 역할을 부여해야 합니다.
서비스 계정에는 조인의 출력이 포함된 데이터 세트에 대한 'BigQuery 데이터 편집자'(roles/bigquery.dataEditor) 역할도 필요합니다.